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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2025.3
- 수록면
- 436 - 439 (4page)
- DOI
- 10.6109/jkiice.2025.29.3.436
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This paper proposes a personalized health assessment system based on individual meridian electrical signal patterns. Traditional meridian signal analysis uses standardized thresholds, which often leads to inaccurate diagnoses due to significant variations in electrical signals between individuals. Our research demonstrates that meridian electrical signals exhibit unique patterns for each individual, similar to fingerprints, making standardized analysis ineffective. We developed a machine learning-based system that learns individual signal patterns and creates personalized baselines for health assessment. Through extensive testing with 200 participants over 6 months, our system achieved 89% accuracy in detecting abnormal conditions, compared to 62% using standardized thresholds. The system showed particular effectiveness in identifying early signs of autonomic nervous system disorders and stress-related conditions. This research provides a framework for more accurate and personalized traditional medicine diagnostics.
목차
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 시스템 구현
Ⅳ. 결과 분석
Ⅴ. 결론
REFERENCES
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